摘要
为解决工业生产中人工检测丝饼表面缺陷效率低、漏检率高的问题,提出了一种在梯度空间下根据图像信息熵变化和能量分布的差异来检测丝饼表面缺陷的方法.首先设计一套基于机器视觉的丝饼图像采集装置,用于获取传输过程中的丝饼表面图像;然后将丝饼图像转换到梯度空间域,构建一个信息熵和能量的组合特征用来表征缺陷,选择适当的临界阈值区分丝饼缺陷区域与正常区域;最后对分割出的丝饼缺陷利用形态学处理得到最终的检测结果.实验结果表明,该方法对丝饼表面污渍、压痕、起毛等缺陷具有较好的检测效果,缺陷识别准确率高、速度快,可满足工厂对检测准确性和实时性的要求,实现丝饼表面缺陷的自动化检测.
基金项目
国家自然科学基金(61301276)
陕西省教育厅服务地方专项计划项目(19JC018)
陕西省高校科协青年人才托举计划项目(20180115)
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